基于波形形态特征的单频机载激光雷达测深全波形数据分类

单频机载激光雷达测深系统凭借低成本、低负载、高采样率等优势成为大范围海岸带地形地貌探测的理想选择。然而如何解决单频局限,在不依赖辅助传感器情况下实现全波形数据的准确划分成为精确点位坐标解算的关键环节。目前基于全波形形态特征进行波形分类研究缺乏系统性评估分析和普遍性结论。该研究尝试从全波形空间形态入手,细化了波形类别(异常波形、过拟合波形、陆地波形、海面波形和测深波形),在已有波形特征基础上,系统分析了不同类别波形的形态特征差异,有针对性地提取了24维波形特征并基于随机森林特征选择和分类模型完成了各特征分类性能及最佳特征组合评估与定量分析。研究证明,包括相邻两点间振幅偏差、震荡主频等在内的6维特征组合对5种波形的分类效果最好,总体分类精度可达98.55%,Kappa系数为0.9820。为了验证特征的普适性,另外选取了一块实验区域进行验证,得到水陆分类的总体精度为96.81%。

机载激光雷达测深系统定位模型与视准轴误差影响分析

根据机载激光测深系统扫描部分结构,针对圆镜偏轴卵形扫描方式,从光束发射方向出发,基于扫描结构轴向关系利用光线反射定律推导出激光出射方向向量,结合激光出射位置到海表点距离获得海面激光点坐标;依据光线折射定律,利用变折射率光线追踪算法推导出海底测深点坐标计算公式,建立海面激光入射点及海底测深点坐标严密计算模型。根据模型定位公式,分析扫描系统视准轴误差影响,通过数值模拟,分析扫描系统视准轴误差对定位精度影响,为扫描系统单体设备加工、装调、集成检校提供依据,为机载雷达测深系统提供海底测点精确计算、改正提供参考。

机载激光雷达测深系统大规模应用测试与评估——以中国海岸带为例

机载激光雷达水深测量是海岸带海陆一体地形测量的一种有效技术。目前,我国尚未形成成熟的实用化机载激光雷达测深系统,也缺乏大规模机载激光雷达测深生产应用经验,急需开展机载激光雷达测深系统应用测试。基于CZMIL NovaⅡ机载激光雷达测深系统,在我国海南、广东、广西等南海北部海岸带,开展了机载激光雷达最大测深、测量精度、测量效率等3个方面的应用测试。结果表明,海南蜈支洲岛、广西涠洲岛、广东台山市赤溪镇3个典型区成图最大测深分别达到30、16、3 m,基本符合系统标称测深能力,最大测深受水体清澈度、底质反射率、飞行航高等多种因素影响;海南蜈支洲岛海域30 m深度附近的深度测量精度为0.369 m,符合系统标称精度;基于运-12E型飞机平台,采用常规飞行参数,1个架次有效飞行面积约100 km^2、测线长度约500 km,一年可飞行面积约8000~12000 km^2,测线长度约40000~60000 km。此次机载激光雷达测深系统在中国海岸带的大规模应用测试对国内机载激光雷达测深技术研发与应用具有重要参考意义和科学价值。

机载激光雷达测深数据处理与应用

机载激光雷达测深系统(ALB)是除声呐测深系统之外最可靠的遥感水深测量系统。随着ALB的商业化,越来越多的研究机构能够获取到水体全回波数据,对水体全回波数据的处理方法也越来越多。本文首先介绍ALB测量原理的基础上,对全波数据的预处理和波峰搜索算法进行概述,并对这些处理方法的优缺点进行总结。考虑到激光脉冲和水面、水体以及水底的作用是个复杂的过程,所以文章接着分析了影响ALB测深精度的主要因素(水深、水质和水下底质反射率),并在最后总结归纳了ALB系统在水下地物分类中的最新应用现状和未来应用的发展趋势。

机载激光测深系统强度数据AGC补偿异常区域识别及改正

机载激光测深系统(Airborne Laser Bathymetry,ALB)因集成了具有独特水体穿透能力的绿波段(532nm)而被广泛用于水深测量。除地形数据外,ALB还记录了地物目标的辐射特性(后向散射强度),可用于条带配准、海底底质分类和几何建模。然而,由于自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)设计局限,增益值调整存在延缓,对于裸露岩石、水域等高返回、低返回目标较多的海岛海岸带区域,强度补偿异常问题格外突出。针对该问题本文设计了一种基于双向移动的局部加权强度改正方法,提出索引共享机制辅以地形信息实现有效强度数据精确提取;以扫描周期为依据进行扫描线分割,通过柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验进行强度补偿异常区识别;通过对邻近扫描线和邻域强度联合加权进行强度改正,保证强度细节的同时较好地消除与邻域强度偏差,独特的双向移动策略能有效削弱改正不足积累造成的强度改正精度下降问题。实验证明该方法能有效解决AGC补偿异常问题,相较于改正前,改正后的强度数据平均绝对百分比误差降低了约0.27,均方根误差下降了约693,异常区强度与邻域强度偏差控制在26DN(Digital Number)以内,得到高质量强度图像。

机载激光雷达在水下地貌识别与断裂构造精细解译中的应用

机载激光雷达水深测量是高效获取高精度近岸海底地形的一种新型技术,具有测量精度高、效率高、作业区域广的特点。通过分析CZMIL NovaⅡ机载激光雷达测深系统获取的南海某岛高分辨率海底地形数据,发现除地貌类型的识别以外,该数据还可用于海底断裂构造的高精度解译。通过对激光雷达测深渲染图像的解译,发现工作区海底地貌由沙嘴、海岬、海湾、古波切台、岸坡、断陷洼地、峡谷、平原和断块残丘组成;海底发育走向NW、NNW、NNE和NEE的4组主要断裂,环绕海岛的岸线和水下地貌受多组断裂的控制;海底断裂系统在地表的延伸部分得到了CZMIL NovaⅡ系统数字相机同步拍摄的陆地高分辨率图像的验证。本项研究将陆地构造的遥感解译方法拓展到高程渲染图像的水下断裂解译,在清澈水域的海岸带调查工作中具有很大的应用潜力。

CZMIL机载LiDAR测深系统在中国黄海和东海作业能力初步分析

机载激光雷达测深系统与传统的舰船海洋声学探测系统相比,具有速度快、覆盖率高、灵活性强等优点。结合中国黄海、东海区域的MODIS产品数据,对当前国际上新型的机载激光雷达测深系统CZMIL的测深性能进行反演分析,旨在为该设备在类似区域的使用提供参考。本文使用中国黄海和东海的水体光学数据,建立了黄海、东海490 nm漫衰减系数与532 nm漫衰减系数之间的经验关系模型。利用2003年MODIS的490 nm漫衰减系数季度平均数据,分析了机载激光雷达系统CZMIL在中国黄海、东海海域的作业能力。结果表明:(1) CZMIL的测深能力受气象条件的影响,主要原因是水体的光学特性在不同的季节呈现不同的特征;(2)CZMIL在中国黄海和东海海域较适宜在夏季进行测量,其测深范围小于75 m。

利用多通道加权投票的机载绿激光海陆波形分类

为解决复杂海陆环境下机载绿激光海陆波形分类精度低的问题,本文提出了一种利用多通道加权投票的绿激光海陆波形分类方法,即多通道加权投票卷积神经网络(MWV-CNN)。首先,将绿激光深水和浅水通道采集的多通道波形经一个多通道输入模块分别输入到本文搭建的一维卷积神经网络(1D CNN)模块中;然后,各1D CNN模块对每个通道波形分别进行处理,获得各通道波形属于海洋和陆地类别的预测得分;最后,将各通道预测得分视为权值,利用一个多通道融合模块进行加权投票,确定波形最终类别。采用Optech CZMIL对中国连云港市沿海水域的实测数据进行实验验证,结果表明,MWV-CNN的总体分类精度、Kappa系数和总体精度标准差分别为99.45%、0.982和0.02%。与传统绿激光海陆波形分类方法相比,本文方法具有更好的分类精度和鲁棒性,为实现机载绿激光高精度海陆波形分类提供了一种新的有效途径。

基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探

常规区域性水深测量方法主要是利用船载的声学探测技术,但是由于船体无法进入沿岸浅水区域和岛礁密集区域,故近海岸区域常存在数据空白。机载激光雷达测深技术的出现和发展能有效解决这一问题,成为一种快速高效的水深及海底地形测探方法。以机载激光雷达测深仪CZMIL Nova系统为例,介绍其海陆地形一体化的测量技术特点和影响因素,及其在岛屿海陆一体地形测量的初步应用情况。